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通过聚合转换数据
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聚合教程

解压数组并进行分组

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  • 简介
  • 聚合任务摘要
  • 开始之前
  • 教程
  • 添加一个展开阶段来展开产品订单数组
  • 为价格超过 15 美元的产品添加匹配阶段
  • 添加小组阶段以按产品类型分组
  • 添加设置阶段以显示产品 ID
  • 添加未设置阶段以删除不需要的字段
  • 运行聚合管道
  • 解释结果

简介

在本教程中，您可以学习如何使用 PyMongo 构建聚合管道，对集合执行聚合，并通过完成和运行示例应用来打印结果。 此聚合执行以下操作：

  • 将数组字段展开到单独的文档中

  • 根据字段值匹配文档子集

  • 按公共字段值对文档进行分组

  • 将计算字段添加到每个结果文档

聚合任务摘要

本教程演示如何从客户订单数据中创建见解。 结果显示订购的价格超过 15 美元的产品列表，每个文档包含每个产品的销售单位数和总销售价值。

此示例使用一个collection orders ，其中包含描述产品订单的文档。由于每个订单包含多个产品，因此聚合的第一步是将products数组解包为单个产品订单文档。

开始之前

在开始本教程之前，请完成聚合模板应用说明，以设置有效的 Python 应用程序。

设置应用后，通过将以下代码添加到应用程序中来访问 orders 集合：

orders_coll = agg_db["orders"]

删除所有现有数据，并将样本数据插入orders collection，如以下代码所示：

orders_coll.delete_many({})
order_data = [
    {
        "order_id": 6363763262239,
        "products": [
            {
                "prod_id": "abc12345",
                "name": "Asus Laptop",
                "price": 431,
            },
            {
                "prod_id": "def45678",
                "name": "Karcher Hose Set",
                "price": 22,
            },
        ]
    },
    {
        "order_id": 1197372932325,
        "products": [
            {
                "prod_id": "abc12345",
                "name": "Asus Laptop",
                "price": 429,
            }
        ]
    },
    {
        "order_id": 9812343774839,
        "products": [
            {
                "prod_id": "pqr88223",
                "name": "Morphy Richards Food Mixer",
                "price": 431,
            },
            {
                "prod_id": "def45678",
                "name": "Karcher Hose Set",
                "price": 21,
            }
        ]
    },
    {
        "order_id": 4433997244387,
        "products": [
            {
                "prod_id": "def45678",
                "name": "Karcher Hose Set",
                "price": 23,
            },
            {
                "prod_id": "jkl77336",
                "name": "Picky Pencil Sharpener",
                "price": 1,
            },
            {
                "prod_id": "xyz11228",
                "name": "Russell Hobbs Chrome Kettle",
                "price": 16,
            }
        ]
    }
]
orders_coll.insert_many(order_data)

教程

1

添加一个展开阶段来展开产品订单数组

首先，添加 $unwind阶段以将products数组中的条目分隔成单独的文档：

pipeline.append({
    "$unwind": {
        "path": "$products"
    }
})
2

为价格超过 15 美元的产品添加匹配阶段

接下来，添加一个$match阶段，用于匹配products.price值大于15的产品：

pipeline.append({
    "$match": {
        "products.price": {
            "$gt": 15
        }
    }
})
3

添加小组阶段以按产品类型分组

添加$group阶段以按prod_id字段的值对订单进行分组。 在此阶段，添加聚合操作，在结果文档中创建以下字段：

  • product：产品名称

  • total_value：产品所有销售的总价值

  • quantity：产品的订单数

pipeline.append({
    "$group": {
        "_id": "$products.prod_id",
        "product": {"$first": "$products.name"},
        "total_value": {"$sum": "$products.price"},
        "quantity": {"$sum": 1}
    }
})
4

添加设置阶段以显示产品 ID

添加$set阶段，以根据$group阶段设置的_id字段中的值重新创建product_id字段：

pipeline.append({
    "$set": {
        "product_id": "$_id"
    }
})
5

添加未设置阶段以删除不需要的字段

最后，添加一个$unset阶段。 $unset阶段从结果文档中删除_id字段：

pipeline.append({"$unset": ["_id"]})
6

运行聚合管道

将以下代码添加到应用程序末尾，以对orderscollection执行聚合：

aggregation_result = orders_coll.aggregate(pipeline)

最后，在 shell 中运行以下命令以启动应用程序：

python3 agg_tutorial.py
7

解释结果

该聚合返回 2020 年以来客户订单的以下摘要：

{
  'product': 'Asus Laptop',
  'total_value': 860,
  'quantity': 2,
  'product_id': 'abc12345'
}
{
  'product': 'Morphy Richards Food Mixer',
  'total_value': 431,
  'quantity': 1,
  'product_id': 'pqr88223'
}
{
  'product': 'Russell Hobbs Chrome Kettle',
  'total_value': 16,
  'quantity': 1,
  'product_id': 'xyz11228'
}
{
  'product': 'Karcher Hose Set',
  'total_value': 66,
  'quantity': 3,
  'product_id': 'def45678'
}

结果文档包含有关成本超过 15 美元的产品订单的总值和数量的详细信息。

要查看本教程的完整代码，请参阅已 完成的 Unpack Arrays App 在Github 上。

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